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원본 데이터를 획득하는 단계; 및특정 주파수 대역의 성분을 제거하는 필터로 상기 원본 데이터를 필터링하여 상기 원본 데이터에서 주파수 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 학습 데이터 증강 방법
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제1항에 있어서, 상기 필터는,중심 주파수 및 대역폭이 임의의 난수로 설정된 노치 필터인 학습 데이터 증강 방법
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제1항에 있어서, 상기 필터는,균등 분포 확률 변수에 따라 결정된 파라미터에 따라 상기 원본 데이터의 시간 축에서의 주파수 대역을 필터링하는 학습 데이터 증강 방법
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제1항에 있어서,상기 주파수 성분이 변형된 학습 데이터의 시간 축에서 일정 범위의 데이터를 삭제하여 상기 원본 데이터를 기준으로 주파수 성분 및 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하는 학습 데이터 증강 방법
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제4항에 있어서,상기 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 단계는,균등 분포 확률 변수에 따라 상기 주파수 성분이 변형된 학습 데이터의 시간 축에서 두개의 지점을 결정하고, 결정된 지점들 사이의 구간에 포함된 신호 에너지를 제거하여 상기 주파수 성분 및 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 학습 데이터 증강 방법
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원본 데이터를 획득하는 단계; 및상기 원본 데이터의 시간 축에서 일정 범위의 데이터를 삭제하여 상기 원본 데이터에서 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 학습 데이터 증강 방법
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제6항에 있어서,상기 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 단계는,균등 분포 확률 변수에 따라 상기 원본 데이터의 시간 성분에서 두개의 지점을 결정하고, 결정된 지점들 사이의 구간에 포함된 신호 에너지를 제거하여 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 학습 데이터 증강 방법
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제6항에 있어서, 특정 주파수 대역의 성분을 제거하는 필터로 상기 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 필터링하여 상기 원본 데이터를 기준으로 주파수 성분 및 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하는 학습 데이터 증강 방법
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제8항에 있어서, 상기 필터는,균등 분포 확률 변수에 따라 결정된 파라미터에 따라 상기 시간 성분이 변형된 학습 데이터의 주파수 대역을 필터링하는 학습 데이터 증강 방법
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입력 데이터를 분류기에 입력하여 정답에 대한 추정치를 생성하는 단계;임의의 난수를 생성하는 단계;상기 난수가 임계값을 초과하는 경우, 상기 입력 데이터를 변형하여 학습 데이터를 증강시키는 단계;증강된 학습 데이터를 분류기에 입력하여 정답에 대한 추정치를 생성하는 단계;상기 난수가 임계값 이하인 경우, 상기 정답에 대한 추정치, 및 상기 입력 데이터에 포함된 실제 정답을 비교하여 손실 함수를 계산하는 단계; 및상기 손실 함수를 이용하여 상기 분류기의 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는 분류기 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 학습 데이터를 증강시키는 단계는, 특정 주파수 대역의 성분을 제거하는 필터로 상기 원본 데이터를 필터링하여 상기 원본 데이터에서 주파수 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 분류기 학습 방법
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제11항에 있어서, 상기 필터는,균등 분포 확률 변수에 따라 결정된 파라미터에 따라 상기 원본 데이터의 시간 축에서의 주파수 대역을 필터링하는 분류기 학습 방법
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13
제10항에 있어서,상기 학습 데이터를 증강시키는 단계는,상기 원본 데이터의 시간 축에서 일정 범위의 데이터를 삭제하여 상기 원본 데이터에서 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 분류기 학습 방법
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제13항에 있어서,상기 학습 데이터를 증강시키는 단계는,균등 분포 확률 변수에 따라 상기 원본 데이터의 시간 축에서 두개의 지점을 결정하고, 결정된 지점들 사이의 구간에 포함된 신호 에너지를 제거하여 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 분류기 학습 방법
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제1항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
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원본 데이터를 획득하는 입력 인터페이스; 입력받은 데이터에서 특정 주파수 대역의 성분을 제거하는 필터; 및상기 필터로 상기 원본 데이터를 필터링하여 상기 원본 데이터에서 주파수 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 프로세서를 포함하는 학습 데이터 증강 장치
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제16항에 있어서, 상기 필터는,중심 주파수 및 대역폭이 임의의 난수로 설정된 노치 필터인 학습 데이터 증강 장치
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제15항에 있어서,상기 프로세서는,상기 주파수 성분이 변형된 학습 데이터의 시간 축에서 일정 범위의 데이터를 삭제하여 상기 원본 데이터를 기준으로 주파수 성분 및 시간 성분이 변형된 학습 데이터를 획득하는 학습 데이터 증강 장치
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입력 데이터를 분류기에 입력하여 정답에 대한 추정치를 생성하는 순전파(forward propagation) 처리부;임의의 난수를 생성하는 난수 생성기;상기 난수가 임계값을 초과하는 경우, 상기 입력 데이터를 변형하여 학습 데이터를 증강시키는 학습 데이터 증강부; 및상기 난수가 임계값 이하인 경우, 상기 정답에 대한 추정치, 및 상기 입력 데이터에 포함된 실제 정답을 비교하여 손실 함수를 계산하고, 상기 손실 함수를 이용하여 상기 분류기의 파라미터를 업데이트하는 역전파(backward propagation) 처리부를 포함하고,상기 순전파 처리부는,증강된 학습 데이터를 분류기에 입력하여 정답에 대한 추정치를 생성하는 분류기 학습 장치
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